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ヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化！全点検数の十数％の点検のみでOK！
ヒトの目視による生産ラインの不良製品点検は作業量が多く、検査品質に ムラが発生します。 そこで、先ずはAIで不良の可能性が高い製品を選定。その選定した製品のみを ヒトが目視で追点検することで、品質一定かつ省人化します。 当社の異常検知サービス『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、 設備の保守業務、製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。 【事例概要】 ■課題 ・時間と人的コストがかかる ・作業が属人的で検査の品質にムラが発生する ■効果 ・AI点検でヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化 ・AIで点検品質を一定 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
製造業・プラント・IT のお客様を中心に、100社、21,000を超える機械学習のモデル運用を支える異常検知ソリューション
「Impulse」は機械学習を活用した異常検知技術をコアとして、現場の多様な課題・データの分析ニーズに対応するプラットフォームです。 IoTデバイスから出力される膨大なセンサーデータを用いた設備の故障予兆検知、不良検出や、静止画・動画を用いた品質検査、作業分析など、多くの現場の高度化を支えています。 AIと対話しながら機械学習モデルを作成・運用でき、データサイエンティストに限らず、幅広いユーザが業務に機械学習技術を取り入れることが可能です。
現場の多様な課題やデータの分析ニーズに対応！ 異常検知ソリューションImpulse
Impulseが選ばれる理由 01 現場の多様な課題やデータの分析ニーズに対応 02 データ分析からモデル運用までをフルサポート 03 オートモデリング機能で簡単に機械学習モデルを作成・運用 04 100社21000モデルを超える運用実績
